Estamos viviendo una nueva revolución en el mundo de la fotografía digital, principalmente catalizada por dos aspectos: la integración de varias cámaras en un mismo dispositivo y la utilización de la inteligencia artificial en las diferentes partes del proceso que conlleva crear una imagen.
Si hay una empresa que está liderando este camino, esa es Huawei, que desde la aparición de la familia P de teléfonos es pionera en la introducción de nuevas tecnologías en la fotografía móvil. Principalmente, ha apostado por implementar varias cámaras en un mismo teléfono —hasta tres—, al tiempo que las acompaña de un sistema de inteligencia artificial a nivel de hardware.
Pero, además, la inteligencia artificial nos puede ayudar con la fotografía antes de que sea tomada; también en el instante en que se está registrando y, como veremos a lo largo de este artículo, a la hora de procesar y gestionar esas imágenes.
En este artículo, vamos a detenernos en once ejemplos útiles e impresionantes en los que se está trabajando en la actualidad, algunos recién salidos del horno, otros ya implementados en aplicaciones reales.
1. Reconocer escenas y elementos
Se trata de utilizar el aprendizaje automático para conseguir mejores instantáneas con el móvil. Para esto es vital que se reconozcan los elementos que aparecen en la fotografía.
El sistema de Huawei estrenado en el P20 Pro es capaz de reconocer hasta 500 escenas diferentes, divididas en 19 categorías. Una vez relacionado con una, lo que hace es adaptar los parámetros de la cámara para que todo salga lo mejor posible, sin que sea necesaria nuestra intervención.
Pero la inteligencia artificial no solo ayuda con eso, el sistema cuenta con mecanismos para mejorar la estabilización de forma digital, y también consigue que el enfoque sea más rápido y eficaz, al tiempo que mejora los resultados del bokeh.
2. Revolucionar el selfie
Qué importantes son los selfies en la fotografía actual y cuánto puede mejorarlos la inteligencia artificial. Todos los mortales estudiamos la perspectiva idónea e intentamos editar el resultado lo mejor posible, pero si la tecnología de Adobe Sensei nos ayuda a hacerlo con un par de toques, mucho mejor.
Aunque no es un desarrollo final, es un claro ejemplo de la utilización del aprendizaje automático para realizar tres operaciones:
- Eliminar el fondo y cambiar su desenfoque
- Copiar el estilo de una imagen que nos guste
- Elegir una nueva perspectiva desde una imagen estática
Lo que vemos en el vídeo nos resulta familiar por algunas implementaciones móviles ya puestas en el mercado, pero ninguna propone un nivel de procesado tan complejo, especialmente importante en el tercer punto.
3. La IA colorea tus fotografías
En la última conferencia para desarrolladores de Google pudimos comprobar los avances de Google Fotos. Aprovecharon para presentar una nueva versión de su sistema de inteligencia artificial relacionada con imágenes. Posiblemente el punto más atractivo estuvo en la posibilidad de colorear imágenes que originalmente son en blanco y negro.
Sí, ese trabajo minucioso que realizan artistas con Photoshop durante horas, aquí se convierte en una tarea realizable por cualquiera en cuestión de segundos. El sistema lo que hace es identificar elementos en las imágenes y los colorea. Obviamente, hablamos de cosas reconocibles, como puede ser hierba o piel humana.
Google cuenta con una biblioteca de imágenes incomparable, que se utiliza para conseguir establecer referencias. El sistema nunca para de aprender, lo hace cada vez que se utiliza con nuevas fotos y elementos en su interior. Si os interesa, podéis ampliar la información con el vídeo completo de la presentación.
4. Eliminar el ruido de las imágenes
Todo el que esté familiarizado con el mundo de la fotografía conocerá el concepto de ruido, que, en sensores digitales, resulta bastante desagradable y que se asocia cuando las situaciones de luz de una escena se ponen complicadas.
¿Inteligencia artificial para solucionar esto? Nvidia apuesta por ello con un algoritmo que deja atrás a cualquier cosa que hayamos visto antes. Es tan potente que es capaz de eliminar texto sobre las imágenes.
5. En la búsqueda de la foto retocada
No cabe duda de que la principal herramienta para hacer procesado y retoque de imágenes es Photoshop: cuántas imágenes falsas se habrán gestado con ella y cuántas quedarán por crearse. Lo interesante de este caso es que es la propia Adobe la que está desarrollando software capaz de reconocer si la imagen ha sido retocada con Photoshop.
Usando algoritmos basados en inteligencia artificial, podrá reconocer las manipulaciones realizadas sobre una instantánea. La razón que esgrimen es que el mercado necesita una mayor confianza en la autenticidad del arte digital.
Queda claro que no hablamos de examinar los metadatos que acompañan al archivo, sino de identificar las manipulaciones realizadas sobre la imagen. La herramienta interpreta inicialmente tres operaciones: imágenes combinadas, elementos clonados con la correspondiente herramienta y eliminación de objetos “según el contenido”.
Recurriendo a una biblioteca viva con miles de pruebas, el nuevo software de Photoshop puede interpretar patrones y rastros del uso de herramientas.
6. Un poderoso sistema de reconocimiento
Una vez que tienes un sistema inteligente que aprende de fotografías ya realizadas, lo más importante es tener un buen banco de imágenes para ponerlo a prueba y hacerlo mejorar. Por este camino están trabajando todas las grandes compañías; Facebook es una de ellas.
Facebook tiene un tesoro con Instagram y su propia red social: millones de elementos identificados con hashtags que están perfectamente dispuestos para entrenar a la inteligencia artificial de la casa. Lo que están desarrollando es un sistema de reconocimiento muy difícil de batir.
Para que nos hagamos una idea de lo afinado que les está quedando, el entrenamiento del sistema Facebook Artificial Intelligence Research (FAIR) se hizo con más de 1.000 millones de fotos de Instagram, 1.500 hashtags y 336 GPUs haciendo los cálculos. Sus cifras apuntan a que consigue una tasa de acierto del 85,4% en el reconocimiento de elementos.
7. Cambiar el tiempo meteorológico
Si quieres cambiar una foto de verano a invierno o viceversa, pronto será posible con un solo toque, o al menos eso es lo que nos está presentando la gente de Nvidia. No se contentan con enseñarnos un ejemplo con una imagen, cambian frame a frame en los siguientes vídeos:
8. Robar el estilo de otra foto
Nvidia nos enseña con FastPhotoStyle que se pueden copiar los estilos de otras imágenes y aplicarlos a los de una nueva. De nuevo basado en inteligencia artificial, sorprende con unos resultados que pueden parecer mágicos.
Este tipo de cosas es mejor comprobarlas con ejemplos. A continuación tenéis tres columnas: en la primera está la foto a la que hay que copiar el estilo; la segunda, la que pone el nuevo contenido; y en la tercera está el resultado final.
El algoritmo ha sido desarrollado por científicos de la compañía en la Universidad de California, y su principal virtud es que puede realizar la copia de estilo en cuestión de segundos.
Lo más complicado es que el resultado final parezca una foto real, por lo que la interpretación debe quedarse en el punto intermedio, sin forzar demasiado el cambio. Para los más curiosos, debemos añadir que el código fuente está disponible en este repositorio.
9. De vídeo normal a cámara lenta
No solo en las fotos está metida la inteligencia artificial, los investigadores de Nvidia también demuestran lo que puede hacer su sistema con vídeo: convierte contenido convencional, grabado a 30 imágenes por segundo, en un vídeo en cámara lenta de calidad muy alta.
Actualmente es fácil encontrar teléfonos que graban vídeo en cámara lenta, pero es muy complicado tanto hacerlo como estar pendiente de colocar ese modo de grabación. Ahora en lo que están trabajando es en poder convertir un vídeo que hayamos grabado de forma normal a ese formato.
10. Retocar antes de hacer la foto
Imaginad una cámara que retoca nuestras fotos antes de disparar, e incluso podemos ver cómo está quedando esa imagen en tiempo real. Google y el Instituto MIT están trabajando en ello.
El resultado se muestra en directo a una calidad 1080p, y en él no solo vemos una especie de filtro de Instagram sobre nuestra escena, también se mejoran parámetros generales para que la imagen sea más atractiva. En el siguiente vídeo tenemos una explicación compleja del asunto, pero también podemos ver al final del mismo cómo funciona:
Lo que han hecho ha sido entrenar al sistema con más de 5.000 imágenes, que en realidad son el doble, ya que se tiene en cuenta un RAW y una versión procesada. La inteligencia artificial interpreta cuáles son los cambios más realizados según el tipo de escena.
11. Retocar después de hacer la foto
Hay dos operaciones básicas en el mundo del retoque fotográfico: la selección de elementos para hacer algo concreto con ellos, y el rellenado de zonas. En ambos casos, la inteligencia artificial tiene mucho que decir al respecto y os lo vamos a enseñar con ejemplos
Las selecciones perfectas llegan de la mano de la tecnología Sensei de Adobe: nos permite aislar a personas o animales con una velocidad y detalle impresionantes. No usamos herramientas sobre la imagen, un simple “selecciona al sujeto” y Photoshop lo encuentra:
Si lo que queremos es rellenar una zona para taparla con una parte adyacente, muchos de vosotros conoceréis el “rellenar según contenido”, pues Scene Stitch de Adobe es eso pero vitaminado gracias a la inteligencia artificial. Tenéis un buen ejemplo con la carretera de la siguiente imagen, y si queréis conocer la tecnología de forma más detallada os recomiendo este vídeo.
Como hemos podido comprobar, la inteligencia artificial está entrando dentro de nuestras cámaras y teléfonos, pero también está fuera: está siendo utilizada en el resto de partes del proceso que requiere crear una imagen de mayor calidad. Es especialmente importante en la parte de edición, revolucionando los tiempos de trabajo al tiempo que mejora la definición de las manipulaciones.
Bienvenida sea la IA.
Imágenes | Google, Facebook, Cornell University, Adobe
